Search results for "mašīnmācīšanās"
showing 10 items of 82 documents
Datora ģenerēta proza un dzeja
2020
Datora ģenerētas prozas un dzejas veidošanas metodes laika gaitā ir mainījušās. Datora ģenerētu prozu un dzeju arvien grūtāk ir atpazīt no cilvēka radītas daiļliteratūras. Tiek radītas jaunas metodes, kas mēģina atpazīt datora radītos tekstus. Darbā tiks iepazīta datora ģenerētas prozas un dzejas vēsture un izpētītas problēmas, ar ko vēstures laikā bija nepieciešams tikt galā, veidojot prozas un dzejas darbus. Darba mērķis ir izpētīt dažādas datora ģenerēta teksta veidošanas metodes un salīdzināt tās. Ir izveidoti vairāki rīki, kuros ar dažādu metožu palīdzību tiks ģenerēta proza un dzeja. Darbā tiks salīdzināti dažādi pieejamie prozas un dzejas veidošanas rīki, īpaši tiks pētīts GPT – 2 va…
Kvantu mašīnmācīšanās – klasterēšanas algoritma implementēšana
2020
Klasterēšana ir populārākā bez uzraudzības mašīnmācīšanās metode, kuras pamatprincips ir noteikt datu punktu sadalījumu apakšgrupās vai kopās, lai vienā un tā pašā klastera novērojumiem būtu zināma līdzība. Kvantu mašīnmācīšanās šobrīd ir aktuālā tēma, un kvantu algoritmi tiek izmantoti lai paātrinātu un/vai izlabotu klasiskus algoritmus. Darba ietvaros tiek analizēts un implementēts kvantu mašīnmācīšanās algoritms klasterēšanai, tas tiek salīdzināts ar klasisko algoritma implementāciju. Algoritms tiek implementēts, izmantojot Python programmēšanas valodu un Qiskit bibliotēku kvantu skaitļošanai, kas ļauj kvantu skaitļošanas kodu laist gan uz simulatoriem, gan uz IBM kvantu ierīcēm, kas ir …
Mašīnmācīšanās pielietojums elektrības mirkļa cenas paredzēšanai
2016
Darba mērķis ir izpētīt mašīnmācīšanās pielietojumu konkrētas problēmas risināšanai. Izvēlētā pētāmā problēma ir elektrības cenas paredzēšana, izmantojot dažādus pieejamos faktorus par noteiktu laika periodu. Darbs tika izstrādāts sadarbojoties ar Viktoriju Bobinaiti, kura izstrādāja savu pētījumu „Modelling Electricity Price Expectations in a Day-Ahead Electricity Market”, no šī pētījuma tika iegūti atbilstošie dati. Darbā tika izveidota datorprogramma, kas pielieto specifisku mašīnmācīšanās veidu – neironu tīklus. Izveidota datorprogramma spēj parametrizēti izveidot neironu tīklus, ļaujot pielāgot gan apmācīšanas procesu, gan mainīt neironu tīkla struktūras parametrus, gan filtrēt pieejam…
Termoregulācijas sistēmas izstrāde viedajai mājai
2019
Lietderīga un saprātīga mājas automatizācijas un mākslīgā intelekta izmantošana var pamatīgi uzlabot cilvēku dzīves līmeni un atbrīvot cilvēkus no dažādiem rutīnas darbiem. Šī bakalaura darba mērķis ir izveidot funkcionējošu termoregulācijas sistēmu viedajai mājai, kas reģistrē visas lietotāju darbības un apstākļus kādās tās veiktas, un izveidot tai piemērotu mašīnmācīšanās modeli, ko laika gaitā, kad tiks savākts pietiekams datu daudzums, apmācītu un ļautu sniegt ieteikumus par termoregulēšanu mājās. Darba rezultātā tika izveidota pilnīgi funkcionējoša termoregulācijas sistēma, ar kuras palīdzību var attālināti un ar runas vadību regulēt logus un radiatorus, kā arī pārraudzīt temperatūru d…
Ēšanas tvītu modelēšana ar mašīnmācīšanās metodēm
2020
Darbā tiek aprakstīta apstrāde un modelēšana konkrētai no mikroblogošanas vietnes Twitter iegūtai datu kopai, kura ir par pārtikas produktu un ēšanas/dzeršanas tematiku, izmantojot mašīnmācīšanās metodes. Darba sākumā tiek izpētīta iegūtā datu kopa un no tās tiek izveidots datu korpuss. Šis korpuss tiek izanalizēts dažādos šķērsgriezumos un publicēts publiski citiem interesentiem. Kā viens no mašīnmācīšanās modeļiem tiek izstrādāts sentimenta analizators, kurš nosaka tvīta noskaņojumu. Izstrādes procesā maksimālā efektivitāte bijusi, ka vairāk kā pusi no novērtēšanas datiem modelis ir spējis pareizi novērtēt, saliekot vairākus tvītu datu kopas kopā.
Mūzikas audio rekonstrukcija, izmantojot mašīnmācīšanos
2020
Ņemot vērā to, cik bieži ikdienā sastopamies ar mūziku, kura tiek atskaņota no digitāla audio ieraksta, ir svarīgi, lai šie audio ieraksti ir labā kvalitātē, lai tos būtu patīkami klausīties. Taču dažkārt mums ir pieejams tikai salīdzinoši zemas kvalitātes audio ieraksts. Darbā pētīts, vai, izmantojot mašīnmācīšanos, iespējams uzlabot mūzikas audio ierakstu kvalitāti, palielinot šo ierakstu datu bitu dziļumu. Darba praktiskajā daļā aprakstīts neironu tīkls, kurš cenšas risināt doto problēmu. Neironu tīkls tika apmācīts, un no neironu tīkla tika iegūti apstrādāti audio ieraksti. Pēc iegūtajiem rezultātiem secināts, ka neizdevās būtiski uzlabot doto mūzikas audio ierakstu kvalitāti, taču tiek…
Pēc loģikas līdzīgu teikumu meklēšana, izmantojot mašīnmācīšanās metodes
2018
Mūsdienās ļoti strauji pieaug mašīnmācīšanās popularitāte, kas rezultējas ar dažādu metožu izveidi valodas apstrādes jomā, bet lielākā daļa no šīm metodēm tiek izstrādātas priekš angļu valodas. Darbā tika izvirzīts mērķis aplūkot un salīdzināt populārākās metodes, kas ļauj salīdzināt teikumus pēc to loģikas un pārbaudīt tās uz latviešu valoda, lai gūtu priekšstatu par to, kuras no tām ir efektīvākas. Darba ietvaros tika pētītas mašīnmācīšanās dabiskās valodas apstrādes (NLP) metodes, kas ļauj iemācīt datoram saprast teikumu loģiku. Tika sagatavota apmācāmo datu kopa, kas satur teikumus latviešu valodā. Daļa no aplūkotajiem risinājumi tika izmēģināti, izmantojot sagatavoto apmācāmo datu kopu…
Latviešu valodas morfosintaktiskais marķētājs
2015
Bakalaura darbā aprakstīta morfoloģiskā marķētāja, kas izmanto vairāku klašu vidējo perceptrona mašīnmācīšanās algoritmu, izstrāde latviešu valodai. Darbā izstrādātajam marķētājam ir augsta precizitāte (95,20% un 94,32% - mērīta uz diviem dažādiem korpusiem), kas atbilst labākajiem rezultātiem pasaulē morfoloģiski sarežģītām valodām. Marķētājs salīdzināts ar diviem marķētājiem latviešu valodai, un tam ir labāka precizitāte nekā marķētājam, kas izmanto maksimālās entropijas modeli (94,83% un 91,51%), un nedaudz labāka precizitāte (93,67% un 93,6%) par marķētāju, kas izmanto nosacījumu Markova modeli.
Dziļo viltojumu atpazīšana
2020
Bakalaura darbā “Dziļo viltojumu atpazīšana” gan teorētiski, gan praktiski tiek apskatīti dažādi dziļo viltojumu atpazīšanas algoritmi un realizēti 3 dažādi neironu tīkli viltojumu atpazīšanai. Lai arī dziļie viltojumi var būt bāzēti gan uz video, gan audio izmaiņām, šajā darbā fokuss ir tieši uz video izmaiņām. Tāpat tiek sniegts ieskats arī dziļajos viltojumos pēc to būtības –kas tieši tie ir un kā tie tiek izstrādāti.Lai arī ideja par dziļajiem viltojumiem radās jau pagājušā gadsimta beigās, tolaik tehnoloģijas vēl nebija tik attīstītas, lai šī ideja gūtu plašāku publisko interesi un tā tas bija līdz 2017. gadam, kad dziļie viltojumi strauji sāka gūt propularitāti. Kopš tā laika šīs tēma…
Mašīnmācīšanās uzdevumu risināšanai interaktīvās tekstuālās vidēs
2021
Interaktīvas tekstuālas piedzīvojumu spēles var izmantot, lai pārbaudītu mašīnmācīšanās aģentu spējas tikt galā ar dažādiem izaicinājumiem, kas saistīti ar dabiskās valodas izpratni, problēmu risināšanu un atbilžu meklēšanu, vai tādas darbības izvēles stratēģiju apgūšana, kas vispārinās uz iepriekš nesastaptām vidēm. TextWorld platforma ir šādiem pētījumiem domāts ietvars un palīgrīki, ar kuru palīdzību var darbināt daudzas iepriekšpublicētas teksta piedzīvojumu spēles, vai arī definēt un ģenerēt jaunas spēles, dažādās sarežģītības pakāpēs un gandrīz bezgalīgās variācijās. Šajā darbā aprakstīta tāda algoritmiska orākula (oracle) ieviešana, kas var veiksmīgi atrisināt spēles no 3 dažādām iep…